Steam과 같은 온라인 게임 ESD(Electronic Software Distribution)이 등장하면서 게임 불법 복제 방법도 다양화되고 있다. 온라인 게임 ESD에서는 오프라인에서도 게임을 플레이할 수 있어야한다는 특징 때문에 소프트웨어 DRM을 이용하고 있다. 그러나 기본적으로 제공하는 보안 수준이 낮아 쉽게 우회되고 있는 것이 현실이다. 본 연구에서는 불법 복제된 게임의 크랙을 분석하여 Steam DRM을 우회하는 방법에 대해 알아보고 API 콜 버스마크를 이용해 DRM을 보호하는 방법을 개발하였다. 생성한 버스마크는 크랙 그룹을 나타내는 데 있어 85% 이상의 강인성을 보였고, 크랙 여부를 탐지하는 데 95%의 신뢰성을 보였다. 수행한 연구를 통해 온라인 게임 ESD의 보안 향상을 도모할 수 있고, Third Party DRM을 구매할 수 없는 영세한 인디게임 개발자들에게도 일정 수준 이상의 게임 복제 방지 기능을 제공할 수 있다는데 의의가 있다.
본 논문의 연구 목적은 이론과 실증 분석을 통해 중국 사용자의 라이브방송 구매 참여동기와 영향 요소를 연구하고, 사용자의 수요 변화를 파악하여 트랜드에 맞는 마케팅 전략을 수립하는 것이다. 연구목적을 달성하기 위해 중국 라이브방송 구매자 대상으로 설문조사를 실시해 필요한 데이터를 수집했다.실증 분석은 SPSS와 AMOS 분석 소프트웨어를 사용해 통계 분석, 신뢰성 및 유효성 분석, 구조 방정식 모델 분석을 수행하여 가설에 대해 검증하였다. 분석 결과를 보면 단편 동영상 업계의 핵심 경쟁력과 브랜드 개성이 사용자의 가치 인식에 반영되어 사용 동기에도 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 사용자의 라이브 쇼핑 참여는 맹목적인 순종이 아니며 능동적인 선택권이 있는 전자 상거래 속성을 더욱 강화하고 "허위 만족"을 없애야 정보가 효과적으로 전파될 수 있다. 브랜드측은 사용자의 구매 동기를 부여하기 위해 온라인 마케팅의 개성을 강화하고 사용자의 가치를 존중하는 것이 필요하다.
무인이동체에 탑재되는 자율주행 시스템은 여러 센서를 통해 외부 환경을 인식하고 이를 통해 최적의 제어값을 도출한다. 무인이동체의 자율주행 시스템은 최근들어 사이버공격의 타겟이 되고 있다. 예를 들어, 무인이동체의 센서를 대상으로 신호오류 주입공격을 수행함으로써 센서 데이터를 악의적으로 조작하는 PHY 레벨 (Physical level) 공격과 관련한 연구 결과들이 발표되고 있다. PHY 레벨에서 수행되는 신호오류 주입공격은 주변 환경에 물리적 조작을 가하여 센서가 잘못된 데이터를 측정하게 하므로 소프트웨어 레벨에서 공격을 탐지하기 어렵다는 특징을 갖고 있다. 신호오류 주입공격을 탐지하기 위해서는 센서가 측정하는 데이터의 신뢰성을 검증하는 과정이 필요하다. 현재까지 자율주행 시스템에 탑재되는 센서들을 대상으로 PHY 레벨 공격을 시도하는 다양한 방법이 제시되었으나 이를 탐지하고 방어하는 연구는 아직까지는 부족한 상황이다. 본 논문에서는 무인이동체 환경에서 널리 쓰이고 있는 MEMS 방식의 센서를 대상으로 신호오류 주입공격을 재연하고, 이러한 공격을 탐지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 정확도를 분석하기 위해서 신호오류 주입 탐지 모델을 구축하였으며, 실험실 환경에서 유효성을 검증하였다.
철도교통사업의 계획 및 시행 가능 여부를 판단 하는 데 있어, 다양한 의사결정 과정이 필수적으로 요구되며, 그 결과로 총사업비, 운영비 등을 포함한 LCC(Life Cycle Cost) 값을 예측한다. 본 연구에서는 철도교통사업 의사결정 및 LCC 도출과정을 지원하기 위한 모델링 및 시뮬레이션 기반의 분석 방식을 제안한다. 먼저, 수치적 데이터 기반의 분석이 가능하도록 기존 다양한 철도교통사업 자료를 취합하여 Cost Analysis 모델을 구성하였으며, 실험계획법 및 반응표면법 기반의 근사모델링 기법을 통해 시뮬레이션을 수행, 결과를 도출하여 분석하였다. 모델 구성 및 시뮬레이션을 효과적으로 수행하기 위해 전문적인 상용 소프트웨어 도구를 사용하였다. 연구 결과 검증을 위해 실제 추진되고 있는 철도교통사업을 선정하여 분석결과를 비교하였고, 이를 각 분야 전문가 검증 과정을 거쳐 연구 성과의 신뢰성을 검토하였다.
미래 농산물에 대한 소비자의 맞춤식 솔루션을 제안하는 연구로 기존의 유통방식을 벗어나 오프라인과 온라인의 병행된 솔루션에 블록체인 기술을 접목하여 데이터의 위변조가 없도록 한다. 판매, 유통, 소비 등으로 생산된 데이터를 활용하여 분석된 결과를 토대로 소비자에게 맞춤식 서비스가 필요하고, 농산물과 관련한 식품에 대한 안전성 및 신뢰성을 줄 수 있게 되면서 소비나 생산에 대한 사용의도를 파악할 수 있을 것이다. 확보된 데이터를 기반으로 변형된 제품의 홍보나 생산물의 방향을 파악함으로써 미래의 4차산업과 관련한 발전 방향이 될 것이다. 하나의 시스템이 아닌 복합적인 기술들이 접목되어 관리되는 이력관리 시스템으로 블록체인과 빅데이터가 활용될 수 있다면 미래의 트랜드에 맞춤식 서비스가 될 것이다. 또한 유통과정에서 발생할 수 있는 친환경 인증과 관련한 사업이 진행됨으로써 하나의 시스템으로 가치가 창출된다면, 필요한 통합 솔루션이 될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 이기종 분산 컴퓨팅 환경에서의 관리 대상이 되는 시스템이나 애플리케이션들의 정보 모델을 동적으로 재구성하는 통합 관리/모니터링 시스템을 개발한다. 다양한 플랫폼 위에서 동작하는 하위 시스템들이 추가, 제거, 수정되는 상황에서 분산시스템을 효과적으로 관리하기 위해서는 분산 시스템의 형상과 통합 관리/모니터링 시스템의 정보가 일치해야 한다. 이에 시스템의 형상이 변화되었을 때, 시스템의 변경된 형상과 통합 관리/모니터링 시스템의 정보가 동기화되어야 하며, 동기화가 수행되는 동안 시스템은 정지 없이 모니터링 정보를 사용자에게 제공할 수 있는 가용성이 보장되어야 한다. 본 논문에서는 관리 대상인 하위 시스템에서 하드웨어나 소프트웨어의 형상의 변경이 있을 때 변경 내용을 통합 관리/모니터링 시스템에 통보하고, 통보된 정보를 바탕으로 관리 대상인 하드웨어 및 소프트웨어의 정보들을 동적으로 재구성 하는 방법을 제안한다. 이를 통해 어떤 이기종 분산 시스템도 통합 관리/모니터링 시스템에 반영하여 신뢰성 있는 통합 관리를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
단위용적기법(Single-Voxel Technique) 및 다용적기법(Multi-Voxel Technique)으로 얻어진 수소원자핵 자기공명분광(Proton Magnetic Resonance Spectroscopy : 1H-MRS) 데이터를 고가의 특정 workstation이 아닌 일반 PC에서 처리${\cdot}$분석 할 수 있는 GUI(Graphical User Interface) 기반의 분광분석용 소프트웨어(S/W)를 개발하고 MRS 임상 데이터로 기초적인 시험을 하였다. 단위용적기법의 MRS 경우에는 시간 영역의 측정신호와 주파수 영역의 분광정보를 한 화면에 동시에 표시할 수 있게 하였고 필요에 따라 위상보정, 필터링(filtering), 퓨리에변환 등으로 후처리 한 후 생체 대사물질(metabolite) 별 MRS 피크 면적 비를 계산하여 정성분석을 하였다. 다용적기법의 MRS에서는 측정된 신호의 재배열 및 3차원 FFT로 분광영상(spectroscopic image)을 재구성하고 이를 T1-강조 또는 T2-강조 영상 위에 중첩시켜 해부학적 정보와 함께 표시할 수 있도록 하였다. 또한 생체에서 대사물질에 해당하는 분광정보의 각 피크의 분포도(metabolite image)를 만들고 해부학적 영상과 중첩시켰다. 병원에 설치되어있는 MR 장치에서 정상인과 뇌에 이상이 있는 환자를 대상으로 얻은 MR 분광 데이터를 처리·분석한 결과 사용자의 편의성이 높을 뿐만 아니라 신뢰성이 우수하여 임상적 활용도가 높을 것으로 기대된다.
정보기술의 급진적인 발달로 경쟁이 점점 심화되어져 가고 있는 환경 속에서 경쟁적 우위를 갖기 위한 기업들의 끊임없는 노력은 계속 되고 있다 이러한 시점에 ERP(Enterprise Resource Planning: 전사적 자원관리) 시스템은 기업의 경쟁력을 재고하고 변화하는 비즈니스 환경을 예측하여 신속하고 현명하게 대처하기 위한 수단으로서의 역할을 수행하고 있으며 최근 기업뿐만 아니라 대학에서도 이에 대한 관심이 확산되고 있다. 이미 국외의 많은 대학들이 ERP 시스템을 도입한 실정이고, 국내에서는 정보화 사업의 일환으로 연세대학교가 일반 행정 업무의 효율화를 위해 SAP R/3를 도입했고 향후 학사 행정 시스템과의 통합을 모색 중이다. 정부에서도 국·공립 대학들의 행정업무효율성 제고를 위해 차세대 행정업무시스템으로 ERP 시스템 도입을 본격화하고 있다. 따라서 본 논문에서는 정보화를 추진하고자 하는 국내 대학에 ERP 시스템의 도입을 제안하였고, 기존에 선행 연구된 연구자료를 비교·분석하여 기업의 ERP 시스템 구축 성공요인을 정리하였다. 국내 대학은 ERP 시스템 도입 시 제시된 주요성공요인 등을 고려하고 지속적인 관심으로 프로젝트를 수행함으로써 보다 효과적으로 구축을 완료해야 할 것이며, 아직 국내의 사례가 충분하지 않기 때문에 본 논문에서 제시한 국내외의 사례를 살펴봄으로써 대학의 ERP 시스템 도입에 관해 빠른 이해를 할 수 있을 것이다. 끝으로 본 논문은 초기단계에 있는 국내 대학의 ERP 시스템 도입에 대학이 나가야 할 방향을 제시하였고, 앞으로 국내 대학의 ERP 시스템 도입이 증가할수록 이에 대한 연구도 계속 되어야 할 것이다.보다 더 높게 나타난 반면에, 실무계 전문가 집단은 비용이 정보시스템 보다 더 높게 나타났다는 것이다.리적 특성이론과 사용자 수용이론으로 구분하여 이 특성에 따라서 향후 개발될 3D 핸드폰 아바타의 수용도의 관계를 파악하고자 한다. 본 연구에 대한 자료 수집방법은 D대학교의 교양과목인 “사이버문화의 이해와 활용”을 수강하는 학생들을 대상으로 총 170부를 설문 조사하였으며, 수집된 설문지 중에서 불성실하게 응답한 설문지 6부를 제외한 총 164부를 유효한 설문으로 확보하였다. SPSSWIN 10.0 패키지를 이용하였으며, Cronbach's Alpha값을 통한 신뢰도 분석과 요인분석을 통한 타당성 분석을 하고, 연구변수로 선정한 각 요소들의 아바타 수용도에 미치는 영향력 정도를 파악하기 위해 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 심리적 특성과 사용자 수용 특성은 아바타 수용도에 부분적으로 영향을 미친다는 것 결과가 나타났다.웨어 프로세스 평가와 개선 모델의 개발을 위한 기초적인 자료를 제공할 것으로 예상된다 또한, 본 연구 결과는, 우리나라 소프트웨어 조직들이 실제로 무엇을 필요로 하는지를 밝힘으로써, 우리나라의 소프트웨어 산업을 육성하기 위한 실효성 있는 정책 입안을 위한 기초 자료를 제공할 것으로 예상된다.다.를 검증하려고 한다. 협력체계 확립, ${\circled}3$ 전문인력 확보 및 인력구성 조정, 그리고 ${\circled}4$ 방문보건사업의 강화 등이다., 대사(代謝)와 관계(關係)있음을 시사(示唆)해 주고 있다.ble nutrient (TDN) was highest in booting stage (59.7%);
다양하고 복잡한 영상 데이터 기반의 산업에서 높은 정확도와 활용성을 위해 고품질의 데이터를 위한 전처리가 요구된다. 하지만 기존 이미지 또는 영상 데이터와 노이즈를 결합해 기업에 큰 위험을 초래할 수 있는 오염된 적대적 예제가 유입될 시 기업의 신뢰도 및 보안성, 완전한 결과물 확보를 위해 손상되기 이전으로의 복원이 필요하다. 이를 위한 대비책으로 기존에는 Defense-GAN을 사용하여 복원을 진행하였지만, 긴 학습 시간과 복원물의 낮은 품질 등의 단점이 존재하였다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 VQ-VAE 모델을 사용함과 더불어 이미지 분할 여부에 따라 FGSM을 통해 만든 적대적 예제를 이용하는 방법을 제안한다. 먼저, 생성된 예제를 일반 분류기로 분류한다. 다음으로 분할 전의 데이터를 사전 학습된 VQ-VAE 모델에 전달하여 복원한 후 분류기로 분류한다. 마지막으로 4등분으로 분할된 데이터를 4-split-VQ-VAE 모델에 전달하여 복원한 조각을 합친 뒤 분류기에 넣는다. 최종적으로 복원된 결과와 정확도를 비교한 후 분할 여부에 따른 2가지 모델의 결합 순서에 따라 성능을 분석한다.
본 논문은 지능형 자동차 개발을 위한 주간 및 야간 환경에서 차량 운전 시 발생할 수 있는 다양한 조명을 극복하고 운전자 졸음 상태를 단일 CCD(Charge Coupled Device) 카메라를 통해 감시하는 시스템을 제안한다. 운전 중 운전자 눈을 감시하여 졸음 상태를 판단하는 시스템에서 눈 검출 및 눈꺼풀 움직임 측정은 선행되어야 할 중요한 과정이다. 따라서 비전기반 시스템의 가장 큰 단점인 조명변화를 극복하며 눈 검출 성능을 높이고 실시간 처리가 가능한 간단한 조명 보정 알고리즘을 제안하였으며 또한 신뢰성 있는 졸음 판단을 위해 효율적인 눈꺼풀 움직임 측정 방법을 제안한다. 이러한 시스템은 실시간으로 처리되어야 하며 이를 위해 제안한 방법과 더불어 효율적인 눈 검증 방법으로 단계적 SVM(Cascaded Support Vector Machine)을 적용하였다. 한편, 제안한 알고리즘의 성능 측정을 위해 주간 및 야간의 다 양한 조명 변화 속에서 주행 중 수집된 운전자 동영상을 사용하였으며 자체 수집된 동영상에 대해 98% 이상의 눈 검출 성능 및 신뢰성 있는 눈꺼풀 움직임을 측정하였다. 최종 졸음판단 결과는 수집된 각각의 동 영상에 대한 PERCLOS(The percentage of eye-closed time during a period)를 비교함으로써 제안한 시스템의 성능 및 우수성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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